具身智能落地仓储 极智嘉打造整仓自主生产力

11月3日，上海新国际博览中心举办的专业展会上，人潮涌动，货架间穿梭着多台机器人，展示货物抓取、分拣与转运能力。原本聚焦物流行业的展会，此刻成了具身智能角逐实战能力的新赛场，多家具身智能领域企业纷纷亮相，带来跨界应用的最新成果。

仓储物流场景，正成为物理人工智能走出实验室、实现产业落地的核心主战场。不过，真实仓储环境对机器人的要求远高于实验室：每日动态变化的海量商品，其材质、形状、反光特性、堆叠姿态各不相同，这意味着具身机器人需要同时具备强泛化能力与稳定作业节拍。但当前行业普遍面临两难：要么泛化能力强但动作迟缓、节拍过慢，无法匹配商业生产节奏；要么动作敏捷却依赖预设示教，商品品类稍有变化就会停摆。

在展台上，极智嘉带来的方案给出了新的可能。搭载Gravity具身模型的机械臂，面对观众递来的陌生物品可灵活应对；通用人形机器人Gino 1，能对日化用品、瓶装饮料等不同类型商品完成连续抓取、拣选与料箱搬运，动作迅捷流畅，全程保持极高的作业稳定性。

Gino 1与松灵臂的高效表现，依托的是极智嘉自主研发的Gravity具身智能模型构建的能力体系。现场，Gino 1完成制作早餐的复杂长程任务时，模型自主编排多种精细操作并有序衔接，即便作业状态变化，仍能稳定完成全套任务，展现出精细操作与长程稳定作业的综合能力。旁边的大屏还展示了动作预演过程，呈现出“先想清楚，再动手”的完整逻辑。

Gravity采用混合Transformer双脑协同架构，将复杂任务理解与动作执行分开处理——认知侧负责解读任务目标、环境与步骤关系，行动侧则根据当前状态规划具体动作。同时，模型配备分层记忆机制：短时记忆追踪近期观测与动作变化，长期记忆保存任务目标、执行阶段与关键事件，让机器人能围绕长任务持续推进，而非将每个动作视为独立指令。此外，模型还具备自然语言纠偏能力：当遇到超出预设的任务时，操作人员可通过自然语言提示修正动作，实验显示复杂操作任务的整体成功率从17.5%提升至87.5%。

Gravity试图构建完整的具身智能能力体系，通过同一模型应对三类核心效率挑战：

• 动作效率：采用异步推理机制，让动作执行与后续计算在时间上重叠，单次拣选动作稳定在约2秒，避免计算等待拖慢整体节拍；
• 适配效率：面对未曾采样的透明袋装、易滚圆柱与软包，模型无需追加专项数据采集与单独微调，直接理解空间几何与抓取规律，大幅压缩新增SKU的适配成本；
• 异常恢复效率：面对商品滑动或翻滚，机器人无需停机，自主调整构型或重规划抓取，将单次失败降维为中间状态，极大保障了产线的连续运行；

这背后反映出行业趋势：具身智能的商业化竞争，正从泛化能力展示转向泛化效率比拼，能否适应新任务、保持作业节拍并自主应对异常，决定了机器人能否真正落地真实场景。

单台机器人效率再高，若无法与货物存取、搬运、工作站等环节衔接，仍可能成为真实仓库的效率瓶颈。这也是极智嘉与部分仅聚焦单机能力展示的具身企业的差异：极智嘉将具身机器人融入已有仓储机器人体系，通过多形态机器人与统一软件系统协同，形成端到端的整仓生产力。过去十余年，极智嘉已建立完善的AMR解决方案，如今具身智能的加入，与原有AMR共同组成更完整的作业方案，覆盖不同仓储流程与广泛场景。

具体来看，全品类AMR方案组合，覆盖料箱、托盘、货架等不同存储形式仓库的搬运、存拣等结构化作业环节，实现高效订单履约；具身智能则拓展复杂、柔性操作环节，提升异常处理与自主恢复能力，为全天候自主运行提供支撑。但这并非简单的设备叠加，端到端方案拓展了仓库自主作业范围，AI驱动的“仓库大脑”让机器人系统实现高效协同、智能决策与运营优化。

例如，订单从货架取货后，需经过搬运、拣选、归并等环节，系统会通过机器人管理系统、仓储执行系统与多机器人协同调度算法，完成任务分配、路径规划、交通管理与流程编排，让不同设备在同一系统中协同工作。单机能力决定机器人能做什么，跨设备协同则决定整座仓库能完成什么，这也是极智嘉强调端到端方案的原因：交付的不只是单台设备，而是能协同运转的整仓生产力。

当多机器人实现协同后，下一个问题是“谁来决定整座仓库的运行？”订单变化、设备异常、不同区域任务负载不均等情况，都要求系统具备动态调整能力，仅靠预设规则难以应对复杂业务。极智嘉将这套能力称为全仓智能，作为其“仓库大脑”的AI核心，通过AI智能体增强“协同智能”与“运营智能”，推动仓库从自动化执行向自主决策与运营优化升级。

支撑这套体系持续进化的，是极智嘉积累的真实运营经验：目前，极智嘉在全球拥有超1000家终端客户、超8.1万台机器人的规模化部署，这些项目积累的运行数据、异常处理经验与运营知识，通过共享知识底座沉淀复用，反哺AI能力提升。从机器人执行任务，到系统发现问题，再到运营策略优化，极智嘉希望建立持续积累经验、改善运行效果的智能闭环。这意味着，具身智能企业的价值创造方式正在转变：从交付机器人方案，延伸到帮助客户持续提升整仓运营效率。

当具身智能、端到端方案与全仓智能逐步融合，极智嘉的下一步目标是推动整仓实现7×24小时自主运营与自主进化。近日，极智嘉正式宣布“24/7自主智能仓计划”，将全仓自主化作为下一阶段发展方向，认为下一代仓储智能化革命的关键，是实现7×24小时无人化自主运行，并在真实运营中持续进化。

极智嘉将围绕三个方向推进：打通全流程、强化智能闭环、推动自主智能仓规模化落地。需要注意的是，这里强调的是7×24小时“自主”，而非单纯的7×24小时运行——这意味着仓库不受人工班次与现场值守限制，无论夜间、周末还是订单高峰，都能持续响应业务需求，提升订单履约与供应链响应速度，缓解夜班用工与现场管理压力，释放仓储设施与机器人系统的产能潜力。

不过，实现这一目标的技术挑战远不止让机器人连续工作：面对真实仓储的长尾场景与未知异常，具身模型需要更强的场景泛化、多模态感知与长程任务规划能力；面对大规模机器人集群与业务动态变化，软件系统需实现实时决策、自适应调度与全局优化；设备故障或作业干扰时，系统需具备鲁棒性、容错与自主恢复能力，并通过持续学习与跨场景知识复用进化。这也解释了具身智能与全仓智能需共同发展的原因：前者提升机器人的物理操作与异常应对能力，后者让整个仓库具备自主决策与优化能力。

此次极智嘉在展会上的展示，为具身智能落地仓储场景提供了值得观察的样本：从单机技术突破，到整仓协同方案，再到全仓自主智能蓝图。对极智嘉而言，这条路径的价值不止于仓储领域，未来还将把经过验证的机器人、AI与系统能力，拓展到更广泛的物理作业领域。